反向跟单-概述

期货反向跟单

——概述

一、概念

在金融市场交易，投资者在投机过程中，由于各种因素会导致大部分人群亏损，少部分人群盈利的现象，遵循着二八定律。期货、外汇、贵金属等市场交易的产品设有多空交易制度，通过利用计算机软件获取投资者交易多空操作时时交易数据，与其进行相反方向交易，既投资者交易亏损越多，反方向交易获取利润越多。

二、起源

反交易的雏形引入是2002年诺贝尔经济学家卡曼尼及史密斯行为经济学及实验经济学测试中得到启发，多数交易者在测试行为心理结果中均以失败告终。

跟单交易在国外已经使用多年，只是在交易制度，交易规则上不同导致在国内一直没能有效展现出其效果，直到2015年股指期货市场疯狂，国内各地纷纷设立股指期货吧，配资公司也是大量资金流入交易市场，在配资公司进行资金监控发现，客户的交易结果呈现二八定律明显，大部分客户处于亏损状态，而且亏损速度较快，这就导致了反向跟单最初想法的产生，而且早期反跟单者一路狂赚，少则翻倍，多则达到十倍以上的收益，从而引起了重视。

三、目前市场情况

在理论上看无懈可击，对既往的数据进行分析研究并做回测，也可以发现是一个完美的盈利模式，但是在我接触的实际运行中却发现与想象的差距甚远，很多没有坚持一个月就倒下了，从软件出售方得到的数据来看，比7亏2平1

盈的情况也好不到哪里去，当然这只是针对反向跟单公司的运营来说的，因为作为一个公司需要涉及到成本、费用分摊，再就是要考虑经济学上的机会成本。反跟单市场实际情况总体表现为完美的理论盈利模式，糟糕的结果。

四、问题产生的简单原因分析

1、样本选择

样本也就是我们反向跟单的信号源，它是大数据跟单模式成功的秘诀，也是根源。样本越大，波动越小，结果越稳定，这是统计学上的规律。

关于在跟踪样本的选择上有两个关键的点：一是要有足够数量的交易信号样本，交易者进进出出导致了不稳定，就给足够数量增加一定难度，如何拥有大量、稳定的信号源是第一步；二是样本筛选，对海量交易数据过滤和分析，采用哪些指标才能提炼出真正优良的样本，对大数据信号源跟单的账户风险控制，需要专业的人才来处理。

2、软件选择

由于期货的交易机制是以价格优先、时间优先的顺序来进行单量的匹配。因此下单的速度越快，那么对于整体交易滑点的下降就越有利。如若每次下单都能快哪怕1毫秒，那么长期累积下来，能节约一笔客观的滑点成本。不要小看这区区的数毫秒，一年下来跟单账户能否实现盈利，很有可能就取决在这毫厘之间。

在跟单的过程中，务必要确保跟单软件的稳定运行。不能出现卡机，死机，或者交易断线的情况。若在跟单的时候出现交易断线、卡机死机，那么就会给跟单账户造成极大的风险。如客户单子平仓了，我们的账户由于交易断线没有及时平仓。那么我们的账户就暴露在风险之中。

3、信号筛选

在拥有大量的交易数据前提下，怎么样做好优质样本信号筛选是锁喉的招数本领了，首先对这类客户进行一个基本特征的界定，比如：具有稳定的连续亏损、交易频率较高，但仅仅这些是远不够的，需要更多的指标做辅助，比如：净值曲线、浮动盈亏曲线、手续费/亏损比等，通过这些我们可以具体分析客户的交易手法和习惯，在后续给具体客户配置信号时做到风险可控下的收益最大化。

市面上这个最着重的点，缺少专业人才来做，甚至有的公司没有把关处理，导致资金出现亏损，或者资金大部分消耗成点差和手续费。

4、资金配置

我所说的配置是指跟单账号的资金，这个选择我认为可以是双向的，一个是先选择样本再决定跟单的资金，另外一个是根据客户的资金来匹配样本。举例来说，在这个配置中涉及到一跟多，如何去配比二者的资金哪，简单说下要考虑的点，一是多个账号的交易时间习惯，二是两方总资金比例，三是研究多账号中的最大回撤率，四是风险应急方案，五是多个账号的跟单系数设置，这些综合考虑后再进入实盘跟单阶段。

从我了解的情况，很多公司是没有配置方案的，只简单考虑一个因素就开始执行跟单，又或者是在出现盈利后，过分膨胀，出现偏激行为，增加单个客户跟单倍数，最终出现亏损。

五、小结

以上的内容是对反向跟单起源，目前情况及问题原因做了简述，指出的可能更多是看到的问题，没有成功的原因。这些并不妨碍做的非常好的，收益要远比大家想象的要高的同行，在这里也不便于具体透露盈利水平。

可想而知在期货市场，没有套利对冲、程序化、跟单等好的交易工具，只是靠基本技术面判断获得大的收益是困难的，二八定律中的2之所以盈利，是有方法和工具的，在零和博弈中盈利了多少，算一算8亏损了多少就一目了然。

反向跟单是冷门交易，我们赚取的也不是客户的亏损，客户亏损的资金是亏到了市场，我们只不过和目标客户做反向单这种方法和工具，在资本市场上博取收益，仅此而已。